打造品牌故事的5个步骤

打造品牌故事，关键在于“真实”，不仅故事要真，情感和案例也要真。但如果你的故事本身就大同小异，没有特别之处，该如何打造呢？——其实只需要5步，就可以让你的品牌故事脱颖而出。

第一步：筛选故事

一个品牌的故事，只要问创始人，一定可以一问一大堆，所以就需要从中进行筛选。

应该怎么筛选呢？选特别的故事，还是选有趣的故事呢？

其实这些都不重要。因为要打造的是品牌，故事的属性由品牌的文化内涵来决定，由创始人的独特之处来赋予。

真正要选出的故事，应是符合这个等式的： 故事=发起的初衷+发展的历程+现状。

第二步：确立故事结构

通常的故事结构模板如下：

1）原先并没有创建品牌的打算

2）但在某次旅途、会议、经历……中，某件事/人触动了自己，于是有了想法

3）虽然有了想法，但由于没有经验/资金/团队，实施的过程并不顺利

4）遭遇了很多挫折，但凭借着某某的帮助、支持，闯过了难关

5）终于发展到了现在的局面（团队规模、营业额等等）

你也可以用到SCQA模型，是麦肯锡咨询顾问芭芭拉·明托在《金字塔原理》中提出的。

l S（Situation）情景——提供一个熟悉的情景。

l C（Complication）冲突——描述情景存在的矛盾。

l Q（Question）疑问——指出问题所在。

l A（Answer）回答——提供解决方案。

SCQA其实就是引导你站在用户的角度考虑问题，而非自说自话，从而提升消费者的兴趣与接收意愿。

第三步：定义品牌内层

将选出的故事与品牌的内层含义相结合，这是打造与众不同品牌故事的第一个环节。

内层含义，包括品牌的价值和信念，即：

内层含义=企业所倡导的独特的理念、信仰+完成任务所必须具备的态度+价值观+团队性格

通过将这些内容融入到故事当中，打造与众不同的内核。

第四步：定义品牌外层

这是与众不同品牌故事打造的第二个环节，也就是打造出众的“脸面”。

这个“脸面”不一定很俊俏，但一定符合目标用户的审美和需求。换言之，外层含义包括外观和功能，即符合下面这个公式：

外层含义=外观设计+功能构成+所代表的服务+服务的作用

第五步：赋予品牌深层次的含义

定义品牌的内外层，为的就是自然而然的赋予品牌深层次的含义。何谓深层次的含义，简单来说，就是： 品牌=？（方便、快速、简单、领先……）

比如：

品牌叙事有四种表现形式：

以品牌创始人为叙述主题

以虚拟人物或神话传说为叙述主题

以地域环境差异为叙述主题

以产品功能特征为叙述主题

以品牌创始人为叙述主题，香奈儿、微软、苹果、化为等品牌都是使用这种叙事方式的经典。

以虚拟人物或神话传说为叙述主题，以此唤起和丰富受众美好的想象，达到精神上的审美愉悦和情感共鸣。这种方式想象空间大，且能产生神秘感，引起用户的好奇。如肯德基的山德士少校、迪士尼的米老鼠等，都是此种方式的成功案例。

以地域环境差异为叙述主题，在一些特殊行业，产品的生产原料、使用材质、制作工艺的特别性，使得产品具有与众不用的使用效果和品味感受，这种感受经过渲染，将影响用户的消费心理。比如，依云矿泉水——来自阿尔碑斯山底。

以产品功能特征为叙述主题，凸显品牌独特的产品优势，引起用户的注意和兴趣，促进销售。比如薇姿品牌，对薇姿小镇的温泉水的保健功能进行大力描述，由此扩大市场知名度。 

详解大数据的思想如何形成与其价值维度

比如经济上，黄仁宇先生对宋朝经济的分析中发现了“数目字管理”(即定量分析)的广泛应用(可惜王安石变法有始无终)。又如军事，“向林彪学习数据挖掘”的桥段不论真假，其背后量化分析的思想无疑有其现实基础，而这一基础甚至可以回推到2000多年前，孙膑正是通过编造“十万灶减到五万灶再减到三万灶”的数据、利用庞涓的量化分析习惯对其进行诱杀。

到上世纪50-60年代，磁带取代穿孔卡片机，启动了数据存储的革命。磁盘驱动器随即发明，它带来的最大想象空间并不是容量，而是随机读写的能力，这一下子解放了数据工作者的思维模式，开始数据的非线性表达和管理。数据库应运而生，从层次型数据库(IBM为阿波罗登月设计的层次型数据库迄今仍在建行使用)，到网状数据库，再到现在通用的关系数据库。与数据管理同时发源的是决策支持系统(DSS)，80年代演变到商业智能(BI)和数据仓库，开辟了数据分析——也就是为数据赋予意义——的道路。

那个时代运用数据管理和分析最厉害的是商业。第一个数据仓库是为宝洁做的，第一个太字节的数据仓库是在沃尔玛。沃尔玛的典型应用是两个：一是基于retaillink的供应链优化，把数据与供应商共享，指导它们的产品设计、生产、定价、配送、营销等整个流程，同时供应商可以优化库存、及时补货;二是购物篮分析，也就是常说的啤酒加尿布。关于啤酒加尿布，几乎所有的营销书都言之凿凿，我告诉大家，是Teradata的一个经理编的，人类历史上从没有发生过，但是，先教育市场，再收获市场，它是有功的。

仅次于沃尔玛的乐购(Tesco)，强在客户关系管理(CRM)，细分客户群，分析其行为和意图，做精准营销。

这些都发生在90年代。00年代时，科研产生了大量的数据，如天文观测、粒子碰撞，数据库大拿吉姆·格雷等提出了第四范式，是数据方法论的一次提升。前三个范式是实验(伽利略从斜塔往下扔)，理论(牛顿被苹果砸出灵感，形成经典物理学定律)，模拟(粒子加速太贵，核试验太脏，于是乎用计算代替)。第四范式是数据探索。这其实也不是新鲜的，开普勒根据前人对行星位置的观测数据拟合出椭圆轨道，就是数据方法。但是到90年代的时候，科研数据实在太多了，数据探索成为显学。在现今的学科里，有一对孪生兄弟，计算XX学和XX信息学，前者是模拟/计算范式，后者是数据范式，如计算生物学和生物信息学。有时候计算XX学包含了数据范式，如计算社会学、计算广告学。

2008年克里斯·安德森(长尾理论的作者)在《连线》杂志写了一篇《理论的终结》，引起轩然大波。他主要的观点是有了数据，就不要模型了，或者很难获得具有可解释性的模型，那么模型所代表的理论也没有意义了。跟大家说一下数据、模型和理论。大家先看个粗糙的图。

首先，我们在观察客观世界中采集了三个点的数据，根据这些数据，可以对客观世界有个理论假设，用一个简化的模型来表示，比如说三角形。可以有更多的模型，如四边形，五边形。随着观察的深入，又采集了两个点，这时发现三角形、四边形的模型都是错的，于是确定模型为五边形，这个模型反映的世界就在那个五边形里，殊不知真正的时间是圆形。

大数据时代的问题是数据是如此的多、杂，已经无法用简单、可解释的模型来表达，这样，数据本身成了模型，严格地说，数据及应用数学(尤其是统计学)取代了理论。安德森用谷歌翻译的例子，统一的统计学模型取代了各种语言的理论/模型(如语法)，能从英文翻译到法文，就能从瑞典文翻译到中文，只要有语料数据。谷歌甚至能翻译克莱贡语(StarTrek里编出来的语言)。安德森提出了要相关性不要因果性的问题，以后舍恩伯格(下面称之为老舍)只是拾人牙慧了。

当然，科学界不认同《理论的终结》，认为科学家的直觉、因果性、可解释性仍是人类获得突破的重要因素。有了数据，机器可以发现当前知识疆域里面隐藏的未知部分。而没有模型，知识疆域的上限就是机器线性增长的计算力，它不能扩展到新的空间。在人类历史上，每一次知识疆域的跨越式拓展都是由天才和他们的理论率先吹起的号角。

2010年左右，大数据的浪潮卷起，这些争论迅速被淹没了。看谷歌趋势，”bigdata”这个词就是那个时间一下子蹿升了起来。吹鼓手有几家，一家是IDC，每年给EMC做digitaluniverse的报告，上升到泽字节范畴(给大家个概念，现在硬盘是太字节，1000太=1拍，阿里、Facebook的数据是几百拍字节，1000拍=1艾，百度是个位数艾字节，谷歌是两位数艾字节，1000艾=1泽);一家是麦肯锡，发布《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》;一家是《经济学人》，其中的重要写手是跟老舍同着《大数据时代》的肯尼思？库克耶;还有一家是Gartner，杜撰了3V(大、杂、快)，其实这3V在2001年就已经被编出来了，只不过在大数据语境里有了全新的诠释。

咱们国内，欢总、国栋总也是在2011年左右开始呼吁对大数据的重视。

2012年子沛的书《大数据》教育政府官员有功。老舍和库克耶的《大数据时代》提出了三大思维，现在已经被奉为圭臬，但千万别当作放之四海而皆准的真理了。

比如要数据全集不要采样。现实地讲，1没有全集数据，数据都在孤岛里;2全集太贵，鉴于大数据信息密度低，是贫矿，投入产出比不见得好;3宏观分析中采样还是有用的，盖洛普用5000个样本胜过几百万调查的做法还是有实践意义;4采样要有随机性、代表性，采访火车上的民工得出都买到票的结论不是好采样，现在只做固定电话采样调查也不行了(移动电话是大头)，在国外基于Twitter采样也发现不完全具有代表性(老年人没被包括);5采样的缺点是有百分之几的偏差，更会丢失黑天鹅的信号，因此在全集数据存在且可分析的前提下，全量是首选。全量>好的采样>不均匀的大量。

再说混杂性由于精确性。拥抱混杂性(这样一种客观现象)的态度是不错的，但不等于喜欢混杂性。数据清洗比以前更重要，数据失去辨识度、失去有效性，就该扔了。老舍引用谷歌PeterNovig的结论，少数高质量数据+复杂算法被大量低质量数据+简单算法打败，来证明这一思维。Peter的研究是Web文本分析，确实成立。但谷歌的深度学习已经证明这个不完全对，对于信息维度丰富的语音、数据，需要大量数据+复杂模型。

最后是要相关性不要因果性。对于大批量的小决策，相关性是有用的，如亚马逊的个性化推荐;而对于小批量的大决策，因果性依然重要。就如中药，只到达了相关性这一步，但它没有可解释性，无法得出是有些树皮和虫壳的因导致治愈的果。西药在发现相关性后，要做随机对照试验，把所有可能导致“治愈的果”的干扰因素排除，获得因果性和可解释性。在商业决策上也是一样，相关性只是开始，它取代了拍脑袋、直觉获得的假设，而后面验证因果性的过程仍然重要。

把大数据的一些分析结果落实在相关性上也是伦理的需要，动机不代表行为。预测性分析也一样，不然警察会预测人犯罪，保险公司会预测人生病，社会很麻烦。大数据算法极大影响了我们的生活，有时候会觉得挺悲哀的，是算法觉得了你贷不贷得到款，谷歌每调整一次算法，很多在线商业就会受到影响，因为被排到后面去了。

下面时间不多了，关于价值维度，我贴一些以前讲过的东西。大数据思想中很重要的一点是决策智能化之外，还有数据本身的价值化。这一点不赘述了，引用马云的话吧，“信息的出发点是我认为我比别人聪明，数据的出发点是认为别人比我聪明;信息是你拿到数据编辑以后给别人，而数据是你搜集数据以后交给比你更聪明的人去处理。”大数据能做什么？价值这个V怎么映射到其他3V和时空象限中？我画了个图：

再贴上解释。“见微”与“知着”在Volume的空间维度。小数据见微，作个人刻画，我曾用《一代宗师》中“见自己”形容之;大数据知着，反映自然和群体的特征和趋势，我以“见天地、见众生”比喻之。“着”推动“微”(如把人群细分为buckets)，又拉动“微”(如推荐相似人群的偏好给个人)。“微”与“着”又反映了时间维度，数据刚产生时个人价值最大，随着时间decay最后退化为以集合价值为主。

“当下”和“皆明”在Velocity的时间维度。当下在时间原点，是闪念之间的实时智慧，结合过往(负轴)、预测未来(正轴)，可以皆明，即获得perpetual智慧。《西游记》里形容真假孙悟空，一个是“知天时、通变化”，一个是“知前后、万物皆明”，正好对应。为达到皆明，需要全量分析、预测分析和处方式分析(prescriptiveanalytics，为让设定的未来发生，需要采取什么样的行动)。

“辨讹”和“晓意”在Variety的空间维度。基于大体量、多源异质的数据，辨讹过滤噪声、查漏补缺、去伪存真。晓意达到更高境界，从非结构数据中提取语义、使机器能够窥探人的思想境界、达到过去结构化数据分析不能达到之高度。

先看知着，对宏观现象规律的研究早已有之，大数据的知着有两个新特点，一是从采样到全量，比如央视去年“你幸福吗”的调查，是街头的采样，前不久《中国经济生活大调查》关于幸福城市排名的结论，是基于10万份问卷(17个问题)的采样，而清华行为与大数据实验室做的幸福指数(继挺兄、我、还有多位本群群友参与)，是基于新浪微博数据的全集(托老王的福)，这些数据是人们的自然表达(而不是面对问卷时的被动应对)，同时又有上下文语境，因此更真实、也更有解释性。北上广不幸福，是因为空气还是房价或教育，在微博上更容易传播的积极情绪还是消极情绪，数据告诉你答案。《中国经济生活大调查》说“再小的声音我们都听得见”，是过头话，采样和传统的统计分析方法对数据分布采用一些简化的模型，这些模型把异常和长尾忽略了，全量的分析可以看到黑天鹅的身影，听到长尾的声音。

另一个特点是从定性到定量。计算社会学就是把定量分析应用到社会学，已经有一批数学家、物理学家成了经济学家、宽客，现在他们也可以选择成为社会学家。国泰君安3I指数也是一个例子，它通过几十万用户的数据，主要是反映投资活跃程度和投资收益水平的指标，建立一个量化模型来推知整体投资景气度。

再看见微，我认为大数据的真正差异化优势在微观。自然科学是先宏观、具体，进入到微观和抽象，这时大数据就很重要了。我们更关注社会科学，那是先微观、具体，再宏观、抽象，许小年索性认为宏观经济学是伪科学。如果市场是个体行为的总和，我们原来看到是一张抽象派的画，看不懂，通过客户细分慢慢可以形成一张大致看得懂的现实图景，不过是马赛克的，再通过微分、甚至定位个人，形成高清图。我们每一个人现在都生活在零售商的bucket中(前面说的乐购创造了这个概念)，最简单的是高收入、低收入这类反映背景的，再有就是反映行为和生活方式的，如“精打细算”、“右键点击一族”(使用右键的比较techsavvy)。反过来我们消费者也希望能够获得个性化的尊崇，Nobody wants to be nobody today。

了解并掌握客户比以往任何时候都更重要。奥巴马赢在大数据上，就是因为他知道西岸40-49岁女性的男神是乔治·克鲁尼，东岸同样年龄段女性的偶像则是莎拉·杰西卡·帕克(《欲望都市》的主角)，他还要更细分，摇摆州每一个郡每一个年龄段每一个时间段在看什么电视，摇摆州(俄亥俄)1%选民随时间变化的投票倾向，摇摆选民在Reddit上还是Facebook上，都在其掌握之中。

对于企业来说，要从以产品为中心，转到以客户(买单者)甚至用户(使用者)为中心，从关注用户背景到关注其行为、意图和意向，从关注交易形成转到关注每一个交互点/触点，用户是从什么路径发现我的产品的，决定之前又做了什么，买了以后又有什么反馈，是通过网页、还是QQ、微博或是微信。

再讲第三个，当下。时间是金钱，股票交易就是快鱼吃慢鱼，用免费股票交易软件有几秒的延迟，而占美国交易量60-70%的高频程序化交易则要发现毫秒级、低至1美分的交易机会。时间又是生命，美国国家大气与海洋管理局的超级计算机在日本311地震后9分钟发出海啸预警，已经太晚。时间还是机会。现在所谓的购物篮分析用的其实并不是真正的购物篮，而是结帐完的小票，真正有价值的是当顾客还拎着购物篮，在浏览、试用、选择商品的时候，在每一个触点影响他/她的选择。数据价值具有半衰期，最新鲜的时候个性化价值最大，渐渐退化到只有集合价值。当下的智慧是从刻舟求剑到见时知几，原来10年一次的人口普查就是刻舟求剑，而现在东莞一出事百度迁徙图就反映出来了。当然，当下并不一定是完全准确的，其实如果没有更多、更久的数据，匆忙对百度迁徙图解读是可能陷入误区的。

第四个，皆明。时间有限，就简单说了。就是从放马后炮到料事如神(predictiveanalytics)，从料事如神到运筹帷幄(prescriptiveanalytics)，只知道有东风是预测分析，确定要借箭的目标、并给出处方利用草船来借，就是处方性分析。我们现在要提高响应度、降低流失率、吸引新客户，需要处方性分析。

辨讹就是利用多源数据过滤噪声、查漏补缺和去伪存真。20多个省市的GDP之和超过全国的GDP就是一个例子，我们的GPS有几十米的误差，但与地图数据结合就能做到精确，GPS在城市的高楼中没有信号，可以与惯性导航结合。

晓意涉及到大数据下的机器智能，是个大问题，也不展开了。贴一段我的文章：有人说在涉及“晓意”的领域人是无法替代的。这在前大数据时代是事实。《点球成金(Moneyball)》讲的是数量化分析和预测对棒球运动的贡献，它在大数据背景下出现了传播的误区：一、它其实不是大数据，而是早已存在的数据思维和方法;二、它刻意或无意忽略了球探的作用。从读者看来，奥克兰竞技队的总经理比利·比恩用数量化分析取代了球探。而事实是，在运用数量化工具的同时，比恩也增加了球探的费用，军功章里有机器的一半，也有人的一半，因为球探对运动员定性指标(如竞争性、抗压力、意志力等)的衡量是少数结构化量化指标无法刻画的。大数据改变了这一切。人的数字足迹的无意识记录，以及机器学习(尤其是深度学习)晓意能力的增强，可能逐渐改变机器的劣势。今年我们看到基于大数据的情感分析、价值观分析和个人刻画，当这些应用于人力资源，已经或多或少体现了球探承担的。

详细解读你所不了解的“大数据”

进入2012年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。

一、大数据出现的背景

进入2012年，大数据(bigdata)一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。

数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

大数据在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量，大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。

二、什么是大数据？

信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。

1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。

2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

3、大数据应用，是指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。

当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

三、大数据的类型和价值挖掘方法

1、大数据的类型大致可分为三类：

1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRMsystems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetailRecords），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。

3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

四、大数据的特点

业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

1、是数据体量巨大

数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过15PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

2、是数据类别大和类型多样

数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

3、是处理速度快

在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

4、是价值真实性高和密度低

数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

五、大数据的作用

1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点

移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(RamayyaKrishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎

面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素

各 行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

六、大数据的商业价值

1、对顾客群体细分

“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

2、模拟实境

运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

3、提高投入回报率

提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

4、数据存储空间出租

企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如亚马逊、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

5、管理客户关系

客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

6、个性化精准推荐

在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

7、数据搜索

数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。

七、大数据对经济社会的重要影响

1、能够推动实现巨大经济效益

比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。

2、能够推动增强社会管理水平

大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。

3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放

对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。

1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。

2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。

所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。

八、总结

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1)手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；

2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

高段位反PUA去狂读这8本好书

《情绪勒索作者:周慕姿评分:84

推荐理由:

2021年对我影响最大的书，读了3遍。

一个自我价值感低的人多可悲!

一个想做好人的人多可笑!作者准确地剖析了情绪勒索互动的全貌并精心建立了积极应对情绪勒索的各类搭配练习，通过理论结合实践，帮助每一个深陷其中的读者有效摆脱情绪勒索困境

《操纵心理学》哈丽雅特·B·布瑞克评分:80

推荐理由:

不论男女，都有可能深陷操纵的泥淖，受他人的情感操纵、侮辱，被拖拽进操纵者蓄意或无意的心理游戏中。而操纵者可能是上司、同事下属，也可能是伴侣、朋友和家人。这些“有毒”的人际关系会侵蚀自尊，摧残心灵，虚耗人生。

作者总结概括了抵抗操纵的关键7招，帮助你摆脱操纵关系，不做软柿子，重掌人生的主动权

《如何不喜欢一个人》杰克森·麦肯锡评分:76

推荐理由:

本书从心理学的角度，教你辨认有毒型人格的恶情人，细数这些人怎么运用语言、心理暗示，甚至将你打造成他游戏棋盘上的棋子;侵蚀你的人格，让你逐渐失去主体性，利用搞暖味处罚“不受控制”的你，在一起因为你逐渐开始情绪不稳定，让他感到担心害怕，而华丽丽地与你分手。不要幻想可以把恶情人改造好恶情人的属性就是:无法被改造

《停止讨好》迈克·贝克特尔评分:71

推荐理由:

本书不仅探讨了导致人们陷入恐惧的5种因素还研究了实现自我价值的10个基本要素。当你身心足够健康，可以关注他人、帮助他人时，你会感到发自内心的满足与平和，过上满意且平静的生活你可以成为真正的你，而且你仍然可以当一个好人(甚至更好)。

《为什么爱会伤人》拉玛尼·德瓦苏拉评分:79

推荐理由

如果你在亲密关系中备感受挫，那么一定要及时意识到:不是你不好，而是他太自恋。有这类人格障碍的人，心理状态是不稳定的而你在不知不觉中成了“供给”来源。你不需要知道心理学理论和大道理，在作者娓娓道来的故事和案例中，你的心底就已经有了答案。

《煤气灯效应》罗宾·斯特恩评分:74

推荐理由:

煤气灯操纵的本质是双方共同打造的一种关系，因此它被称为“煤气灯探戈”。它表现为情感虐待、情感操纵、PUA本书全面解读婚姻、职场、家庭中无所不在的精神操控，6点计划、5种方法 教你快速识别并摆脱毒性关系。本书帮助不计其数的人找回了自尊和力量

《关系物化》郭彦余 人天元鲁思评分:68

推荐理由:

作者通过多年的心理咨询经验，结合人们身边真实可能发生的案例，进行讲述和分析。

帮助人们辨别自己是否处于被“物化”的关系中，同时也给出专的心理学办法，教会人们建立健康、公平的社交模式。

《我为什么要听你的》伊莎贝尔·娜扎雷-阿加评分:71

推荐理由:

为什么与某些人相处会累、焦虑、压抑、委屈悲伤，甚至有种难以言说的不舒服这类人通常表现得很强势，但更多情况下，他们会带戴着各种各样的面具，让你难以识别却总会感到与他们相处时被影响和支配。那么，该如何识别并学会与这类人相处该如何夺回人生的自主权

本书有你想要的答案。

市面上有不少书名上加了"麦肯锡"的图书，起码有几十本，如何选择合适的图书变得困难。

我断断续续花了一个礼拜把市面上以“麦肯锡”为卖点的书梳理了一边，希望对大家的选择有帮助。

为了便于理解，我先分为6大类:

第一本想要介绍的也是我看的第一本书《金字塔原理》，并单独归为一类。当年看的时候就想我读书的时候怎么就没看到这种思路清晰的书呢。我觉得这部书对梳理思路，建立沟通逻辑，甚至阅读速度都有帮助。

目前麦肯锡相关图书在亚马逊还是排名第一。南海出版公司出版。

实名吐槽中文版封面设计，英文版的比较学术化。

作者芭芭拉明托也是传奇人物，1961年进入哈佛商学院，为第一批女学员之一；1963年被麦肯锡顾问公司(McKinsey & Company)聘为该公司有史以来第一位女性顾问。她有强大的写作能力，曾负责提高麦肯锡公司欧洲员工的写作能力。

所有。

美国的商学院是很强调逻辑表达和沟通的，而麦肯锡的招聘基本都来自于美国顶尖的商学院，如何表达的逻辑是一脉相承的。这本书特别适合需要将自己的方案用PPT表达出来，而在如何组织PPT内容上遇到困难的学生或者职场人士。

MECE法则（Mutually Exclusive Collectively Exhaustive，中文意思是“相互独立，完全穷尽”）非常经典而且容易理解。对于想要了解麦肯锡方法的，这本书是起点。

2010年，华章图文编辑了一套麦肯锡，由机械工业出版社出版。其中，《麦肯锡方法》和《麦肯锡意识》是艾森·拉塞尔所写。

《麦肯锡方法》原版是The McKinsey Way，出版于1999年。

第一本大卖后，2001年拉塞尔写了第二本McKinsey Mind, 翻译为《麦肯锡意识》，这个翻译真的是直译，中文读者根本不知道书会讲什么。

这套书通常还包括《麦肯锡工具》，是保罗•弗里嘉 (Paul N Friga) 2008年写的The McKinsey Engagement: A Powerful Toolkit For More Efficient and Effective Team Problem，看英文标题大致可以推断这部书是讲团队协作的，注重自我成长的暂时可以不看，翻译为麦肯锡工具也有欺骗之嫌。

机械工业出版社还出版了《麦肯锡传奇》，这是本传记，除非对麦肯锡公司自身发展很感兴趣，否则不用看。

市面上还能看到一本《麦肯锡思维》，标题和封面设计很像是一套书，但其实是民主与建设出版社出版的，不看也罢。

《麦肯锡方法》和《麦肯锡意识》比较适合已经有工作经验了并且有一定悟性的，我不觉得书写得很容易懂，而且适用在比较大型的讲企业规矩的企业，有些老板独大的小企业看这本书意义不大。

虽然经典，但内容毕竟20年了，当时很新颖的内容现在几乎已经被到处引用，可能不会再有眼前一亮的感觉。但是《麦肯锡方法》作为比较经典的一本书，还是值得一看的。

《麦肯锡工具》可以不看，团队协作有很多其他书可选，而且我不认为麦肯锡的长处是普通的团队协作。《麦肯锡传奇》《麦肯锡思维》不太值得看。

这类封面的书比较迷，有时候出版社不同，有时候作者不同，只是都是曾经在麦肯锡工作的人写的。

高杉尚孝是美国老牌商学院沃顿的MBA，也曾是麦肯锡的咨询顾问。他写的书实操性还不错，但是其实也是有门槛的，需要具备一些基本的商业知识。在国内卖得最好的是《麦肯锡问题分析与解决技巧》，《麦肯锡教给我的写作武器》，其实从标题看就知道能卖的不错，是很多人会遇到的问题。

有趣的是，这两本书封面很像但是是两个出版社出的，《麦肯锡问题分析与解决技巧》是北京时代华文书局出版的，而《麦肯锡教给我的写作武器》是北京联合出版公司出版的。

此外，北京联合出版公司还出版了高杉尚孝的《麦肯锡教我的谈判武器》。

高杉尚孝还有三本中文书是中信出版社出版的，但市场存在感不高。

麦肯锡精英的思考习惯（完整图文版）

麦肯锡不外流的简报格式与说服技巧（完整图文版）

麦肯锡精英的谈判策略

高杉尚孝的书适合有了一定工作经验，在某一个特定问题上想加强，比如问题分析能力，PPT内容沟通能力，思考，谈判等。

大岛祥誉，杜克大学MBA。曾在麦肯锡公司任咨询顾问。

《麦肯锡入职培训第一课》也是北京联合出版公司出版的，经常和高杉尚孝的《麦肯锡教给我的写作武器》放在一起卖。

这本书主要讲了逻辑思考和批判性思维，弥补了中国或者说东方教育上这部分的不足，我觉得如果进美国企业，值得一看。

此外，大岛祥誉还出版了工作法，笔记法等比较实操性的书。

《学会提问：麦肯锡工作法》，中国友谊出版公司

《麦肯锡工作法:麦肯锡精英的39个工作习惯》北京时代华文书局

《麦肯锡高效工作法》，北京时代华文书局有限公司

《麦肯锡笔记思考法》，江西人民出版社出版。

初入职场的，相对浅显易懂，涵盖职场各种方面。

目前中文图书市场上日本麦肯锡人写的书占大部分，而大前研一（Kenichi Ohmae）是最大咖的，他是原日本麦肯锡的老大，由于理论水平卓越，被奉为管理学家，名气与普通麦肯锡员工大岛祥誉和高杉尚孝不可同日而语。

麦肯锡最值得骄傲也是收钱最贵的就是是它的战略咨询，可能只有另两家BCG和贝恩还算可以竞争一下。

大前研一对东方文化的理解比较深刻，实践经验比较丰富，而且特别敢讲，他的书可以一看，而且大前研一是大炮型的，很浅显易懂，书很容易读，对中国也比较友好。

有一套天津人民出版社出版的大前研一的书 《麦肯锡经营战略系列(套装共5册)》特别打上了麦肯锡的名头，实际上大前研一的原书标题并没有，侧面说明麦肯锡相关图书在中国市场上好卖，即使已经有大前研一这个知名作者了。、

这套书包括以下五本

《麦肯锡现代经营战略》

《麦肯锡成熟期差异化战略》

《麦肯锡无边界时代经营战略》

《麦肯锡成熟期成长战略》

《麦肯锡变革期体制转换战略》

公司老板，战略部门，或者在职场中开始转型管理。

-《麦肯锡教我的思考武器》 安宅和人

《麦肯锡教我的思考武器》主要讲从目标出发，思考的方法以及非常实际的操作建议， 内容也是中国教育中比较缺失的，值得一看。特别是发现他还是我校友。

-《麦肯锡教我的逻辑思维》 高杉尚伊 中国友谊出版公司

《麦肯锡教我的逻辑思维》和讲逻辑的其他麦肯锡书大量重复，看过其他就无需再看这本。

-《麦肯锡教我的工作方法》 中村诚一 中国友谊出版公司

《麦肯锡教我的工作方法》的内容有点像职场的第一本书，什么都讲了一些，初入职场的人看看还不错。

-《麦肯锡图表工作法》 齐藤显一，竹内里子

《麦肯锡图表工作法》作者原来是日本麦肯锡合伙人。如何用图表表达自己的意见，也是中国教育比较缺失的。日本人是比较擅长用图画表达的，可以看他们的漫画文化，而且日本人工作时经常一边说一边拿张纸画出来。

不过图表可视化近10年随着大数据的进步是非常大的，我觉得这本书是个起点，可能还不完全够，可以看看美国风格的图表，tableau的产品说明也可以。

-《麦肯锡高效工作法》 山梨广一

山梨广一的《麦肯锡高效工作法》和大岛祥誉的麦肯锡工作法不是一个系列的，山梨广一作为曾经的麦肯锡合伙人也缺失有一定的心得，但这本书都是零碎的一些想法，系统阅读不推荐。

-《麦肯锡用人标准：未来的人才标竿》（日）伊贺泰代

麦肯锡，又是日本，人才标准对普通人参考价值有限，不推荐。

-《麦肯锡精英高效阅读法 》赤羽雄二

最后又出现了一位畅销作家赤羽雄二，阅读法的书有很多，这本并没有那么特别，出发对阅读有执念，不值得费时间。

但赤羽雄二还写了畅销书《零秒思考》，最近好像挺火。

他还写了《终身成长行动指南》，这标题一看也是会火，打到了很多买书人的痛点。

-另外，貌似没什么中国麦肯锡的人出书讲讲方法，中国麦肯锡有出书的是李一诺。

李一诺清华毕业，加州大学博士，先是在美国麦肯锡，然后到北京麦肯锡工作，目前是盖茨基金会中国负责人。

李一诺的学霸经历对大部分人没什么借鉴意义，她写的书也比较鸡汤，偏情感，没什么干货，职场新人不需要看。只有在职场上累了困惑了才需要看看李一诺的文字，可能会对职场的情绪调节有点帮助。

《麦肯锡入职培训第一课》

《麦肯锡教我的工作方法》

《金字塔原理》

《金字塔原理》

《麦肯锡方法》

《麦肯锡问题分析与解决技巧》

《麦肯锡教我的思考武器》

《麦肯锡教给我的写作武器》

大前研一的书